人工知能駆動型一酸化窒素の臨床応用：書誌学的および科学的マッピング分析

科学分野:

• 生物医学工学
• 計算生物学
• 人工知能

背景:

• 一酸化窒素（NO）は、心血管調節、免疫応答、神経調節における重要なシグナル分子です。
• 人工知能（AI）は、NOのモニタリング、投与、毒性予測のための高度な方法を提供します。
• AI駆動型NOシステムに関する既存の研究は断片的であり、知識構造と進化の体系的な分析が欠けています。

研究 の 目的:

• AI駆動型一酸化窒素システムの知識構造と進化を体系的に分析すること。
• この学際的分野における研究動向、主要な研究者、および臨床応用の障壁を特定すること。
• AIとNOの収束の包括的な概要を提供すること。

主な方法:

• Web of Science Core Collectionの384件の記事（2005-2024年）の計量書誌学的分析。
• データ分析にはCiteSpace、VOSviewer、Bibliometrix Rパッケージを使用。
• キーワードの進化とネットワーク分析を実行して、研究テーマと協力関係をマッピングしました。

主要な成果:

• 出版数は2017年以降加速し、AIの進歩と一致しました。
• 中国と米国が研究をリードし、コア・ペリフェリー型の国際協力構造を持っています。
• 主要な研究テーマには心血管疾患/呼吸器疾患が含まれます。神経免疫学や感染症などの未発達な分野もあります。
• キーワード分析は、従来のメカニズムから機械学習や深層学習などのAI駆動型アプローチへの移行を示しています。
• データの異質性やアルゴリズムの解釈可能性など、臨床応用には大きな課題が存在します。

結論:

• 本研究は、AI駆動型NO研究の体系的なフレームワークを提供し、知識のギャップと臨床応用のボトルネックを強調しています。
• 将来の研究は、NO代謝のAIモデリング、説明可能なAIアルゴリズム、および臨床的検証に焦点を当てるべきです。
• AIとNOの収束を進めるためには、実験室での発見と臨床応用との間のギャップを埋めることが重要です。